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Einführung in die Methoden der modernen Kausalanalyse
About
Location:
Mannheim B6, 4-5
Mannheim B6, 4-5
Inhalte:
Kurslevel:
Format:
Software:
Dauer:
Sprache:
Teilnahmebeiträge:
Student: 300 €
Akademisch: 450 €
Kommerziell: 900 €
Keywords
Additional links
Lecturer(s): Michael Gebel
Course description
Die Schätzung kausaler Effekte ist eines der zentralen Anliegen der quantitativen empirischen Sozialforschung. In der Forschungspraxis stehen häufig nur nicht-experimentelle Daten zur Verfügung, die Kausalschlüsse aufgrund nicht-zufälliger Selektion erschweren. In der aktuellen sozialwissenschaftlichen empirischen Forschung finden zunehmend Methoden der modernen Kausalanalyse für nicht-experimentelle Daten Anwendung, denen ein klares Kausalitätsverständnis zugrunde liegt und die nicht-zufällige Selektion explizit adressieren. Dieser Workshop führt in diese Verfahren ein. Gemäß der theoriegeleiteten empirischen Sozialforschung wird als Ausgangspunkt die Idee kausaler Hypothesen erklärt und das Ziel der kausalen Inferenz von den alternativen Zielen der Deskription und Prädiktion abgegrenzt. Dann werden als theoretische Grundlage für alle Verfahren das kontrafaktische Modell der Kausalität und die Theorie kausaler Graphen (DAGs - Directed Acyclic Graphs) vorgestellt und anhand praktischer Beispiele eingeübt. Es wird erläutert, welche Implikationen sich daraus für die Regressionsanalyse ergeben, wie z.B. Auswahl der Kontrollvariablen, kausaltheoretischer Modellaufbau und Verfahren des Regression Adjustment. Darauf aufbauend werden in einer anwendungsorientierten Einführung die Verfahren (Propensity-Score) Matching, Entropy Balancing, Inverse Probability Weighting, Instrumentvariablenschätzer, Regression Discontinuity Design und Differenz-von-Differenzen-Schätzer vorgestellt. Die Verfahren werden praxisnah am PC mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt. Für die Praxisbeispiele werden sozialwissenschaftliche Daten verwendet.
Target group
Die Veranstaltung richtet sich primär an fortgeschrittene Studierende, Doktorand*innen und Wissenschaftler*innen mit Interesse an Verfahren der modernen Kausalanalyse.
Learning objectives
Im Anschluss an die Veranstaltung können die Teilnehmer*innen grundlegende Konzepte und Annahmen der modernen Kausalanalyse erläutern, entsprechend der jeweiligen Forschungsfrage geeignete Verfahren der modernen Kausalanalyse auswählen und Modelle spezifizieren, Verfahren der modernen Kausalanalyse selbstständig mit Stata durchführen und die Ergebnisse der Analysen (Output von Stata) verstehen und interpretieren.
Prerequisites
Zeitplan
Mittwoch, 05.07. | |
10:00-11:30 | Kausale Hypothesen, kontrafaktisches Kausalmodell, kausale Graphen (DAGs) |
15:45-16:00 | Kaffeepause |
11:45-13:00 | Kausale Hypothesen, kontrafaktisches Kausalmodell, kausale Graphen (DAGs) (Forts.) |
13:00-14:00 | Fingerfood@GESIS |
14:00-15:45 | Regressionsanalyse aus Perspektive der modernen Kausalanalyse: Auswahl von Kontrollvariablen, kausaltheoretischer Modellaufbau, Verfahren des Regression Adjustment |
15:45-16:00 | Kaffeepause |
16:00-18:00 | Propensity-Score Matching und alternative Matchingverfahren |
Donnerstag, 06.07. | |
9:00-10:45 | Propensity-Score Matching und alternative Matchingverfahren (Forts.) |
10:45-11:00 | Kaffeepause |
11:00-13:00 | Entropy Balancing und Inverse Probability Weighting |
13:00-14:00 | Mittagspause |
14:00-15:45 | Instrumentvariablen (IV)-Schätzer: Klassischer IV-Schätzer, konditionaler IV-Schätzer, moderne LATE-Interpretation |
15:45-16:00 | Kaffeepause |
16:00-18:00 | Instrumentvariablen (IV)-Schätzer: Klassischer IV-Schätzer, konditionaler IV-Schätzer, moderne LATE-Interpretation (Forts.) |
Freitag, 07.07. | |
9:00-10:30 | Regression Discontinuity Design (RDD) |
10:30-10:45 | Kaffeepause |
10:45-12:15 | Differenz-von-Differenzen-Schätzer (DID): Vorher-Nachher-Schätzer, DID mit Individual- und Aggregatdaten; DID kombiniert mit Matching |
12:15-13:15 | Mittagspause |
13:15-15:15 | Differenz-von-Differenzen-Schätzer (DID): Vorher-Nachher-Schätzer, DID mit Individual- und Aggregatdaten; DID kombiniert mit Matching (Forts.) |